Digital Intelligence Weekly丨人工知能により天気の「バロメーター」が現実に近づく

AIが天気の「バロメーター」を描く

編集者注記

世界気象機関 (WMO) は先週 (5 月 17 日)、「世界の年間平均気温が今後 5 年間で産業革命以前の水準と比較して一時的に摂​​氏 1.5 度上昇する確率は 66% に達する」ことを示すデータを発表しました。たった今。世界に警告が発せられるのと同時に、米国科学アカデミー紀要に「地球温暖化は臨界値（1.5度）を超えるだろう」という人工知能（AI）の予測が発表された。 10～12年後には」が再び注目を集めた。 「人工知能によって生成される予測結果は一貫性があり、従来の予測方法によって生成される予測結果よりも正確である」という主張は、人工知能と従来の天気予報の関係について新たな議論を引き起こしました。

Shu Zhi インタビュー

——中国科学院大気物理研究所研究員馬卓国氏へのインタビュー

#■中国経済時報記者李海南

最近、「世界気象機関 (WMO) は、今後 5 年間の世界の年間平均気温が産業革命以前の水準と比較して一時的に摂​​氏 1.5 度上昇する確率が 66% であると発表した」というニュースが人々を引き起こしました。人工知能が伝統的な気象学に影響を与えるかどうか疑問に思う人もいるでしょうが、予測方法は課題を提起し、議論の焦点に取って代わることさえあります。

中国科学院大気物理研究所の研究員である馬卓国氏は、長年にわたり気候変動分野の研究に注力しており、気候モデルの専門家として、コンピューティングとコンピューティングとの密接な関係についてより深い理解を持っています。電力、アルゴリズム、情報データ処理。同氏はオブザーバーの観点から、中国経済時報の記者に対し、天気予報によってもたらされる前向きな変化や将来の応用展望など、気象学・気候分野における人工知能技術の現在の応用について肯定的なフィードバックを表明した。

「人工知能は天気予報の技術的手法を改善します」

馬卓国氏は、WMO の発表は警告として機能すると信じていますが、結局のところ、異常気象や気候変動によって引き起こされる経済的損失と個人の安全は無視できません。これは、人類社会が天気予報の精度を高めるために技術支援を強化し続けてきた大きな理由でもあります。

「誰もが、より精度の高い早期警報を実現するための技術的手段の改善と、異常気象や気象災害による損失を最大化することに注目しています。」馬卓国氏は、「人工知能は気象予測に技術と革新をもたらすことができます。手法の改善により予測の効率と精度が向上し、より正確な早期警報が可能になります。」

気象学の分野における人工知能の応用では、基本的にビッグデータ、高い計算能力、その他のテクノロジーと気象予測を徹底的に統合して、インテリジェントなクロスドメイン、マルチスケール、正確な気象システムを形成し、天気予報の速度が大幅に向上し、予報の適時性が向上し、データから補完的なパターンや数式が発見されます。

天気予報に使用される技術的手段は、急速な反復と進歩を遂げてきました。馬卓国氏自身、気候研究の分野において、初期のマイクロコンピューターの使用から今日の人工知能までの反復的な変化を個人的に経験している。同氏は、1980年代初頭には、一般にPC-1500として知られるプログラマブルポケットコンピュータが、気象アナリストの経験情報と専門的データを統合して、降雨、ひょう、強風などの気象条件を予測するための指標基準を形成できると述べた。 . .

特に40年以上の歳月がもたらした技術の進歩は目覚ましいものがあります。 「大量の情報から有用かつ包括的な情報を効率的かつ正確に抽出するには、コンピューティング能力のサポートをますます強化する必要があります。人工知能の背後にある大規模なモデル アルゴリズムと高いコンピューティング能力は、データ情報処理能力の向上を目的としており、利用可能な情報を迅速に抽出できます。」言った。

「限界を突破するのは難しい、人工知能は全能ではない」

新しいテクノロジーの開発は、多くの場合、それ自体の限界を突破することが困難です。馬卓国氏は、ビッグデータと高い計算能力を備えた人工知能技術があっても、「十分な量の既存の情報データ」しか処理できないと考えている。同氏は、この種の「過去のデータ」を使用して将来を推測することは、未来と過去の開発ルールの間に一定の相関性と類似性があるという基本的な前提に基づいており、それに基づいて初めてア​​ルゴリズムモデルを形成できると述べた。 「過去のデータ」をもとに予測を実現します。 「しかし、未来を予測すると、予測不可能なことがたくさんあります。」

ChatGPT の最近の継続的な人気と組み合わせて、Ma Zhuguo 氏は人工知能の限界を説明するために直感的な比較を行いました。ユーザーが ChatGPT に「2 8=12」という情報を入力すると、「正しくありません」と応答されるとします。ユーザーは「これは正しいですか?」と尋ねます。 「2 8=12 データはデータベースに存在しません。おそらくあなたの言うことは正しいでしょう。」と応答します。

「これは、これによって表される人工知能にも明らかに一定の制限があることを暗に反映しています。」 Ma Zhuguo 氏は、ChatG?PT によって表される大規模な言語モデルと、そこから派生する人工知能テクノロジーには、同じ本質的な核があると信じています。クリエイターですが、非常に熟練した情報処理者およびインテグレーターです。

「気象予測や気候予測にも、ある程度そのような問題があります。」馬卓国氏は、気候予測のための最新の気候モデルを例に挙げ、モデルの特定のリンクのデータ精度が不十分になると、結果は間違いなく影響を受け、エラーが発生します。

気候モデルは数学的手法を使用して気象変化をシミュレートします。 「現在、人々は気候変動のプロセスを完全に理解していません。特定の気候現象の研究には仮説を立てる必要があり、より正確なモデルを作成するにはより多くの観測データが必要だからです。」 馬卓国氏は、気象学の分野で人工知能技術を応用すると信じています。大規模なコンピューティング能力とアルゴリズムによってもたらされる情報およびデータ処理能力の大幅な向上は評価に値しますが、それでも限界があります。

「歴史の本をどれだけ徹底的に読んでも、将来の計画を立てるのは難しい。」と同じように、馬卓国氏は、気象学者が過去の気候変動パターンをどれほどよく理解していても、天気を完全に正確に予測することは難しいと述べました。 。

「人工知能と従来の主流の予測手法は相互に促進し合う」

Ma Zhuguo 氏の見解では、人工知能が天気予報や大気物理学の応用シナリオに参入することは、本質的に、コンピューティング能力とアルゴリズムを通じてビッグデータとその他の情報の統合をもたらし、さらに新しい技術サポートとモデルのモデルを提供するものです。予測の精度と効率を向上させることは重要ですが、「しかし、人工知能が従来の主流の予測方法に取って代わることを期待することも、単にそう言うこともできません。少なくとも条件はまだ満たされていません。」

馬卓国氏は、よく知られた衛星雲の画像を例に、天気予報では衛星監視が非常に効果的であり、雲の軌道や速度を直観的に確認できると説明しました。もたらされる変化も明らかです。

現在の天気予報の従来の手法は、天気予報モデルを使用して定量的な予測を行うことです。 Ma Zhuguo 氏は、このモデルは本質的に数学モデルであり、流体力学の変化する運動法則を使用して大気流体の運動方程式を確立し、時間とともに変化する予測方程式を生成すると紹介しました。たとえば、現時点の天気が分かれば、運動方程式に基づいて次の期間の気象状況を決定できます。

「ただし、方程式の演算中には多くの仮定を行う必要があります。このプロセスではデータの選択が行われ、特定の誤差が生じることになります。これは、推測を行うには流体力学の条件下で特定の仮定のみを行う必要があるためです。馬卓国氏は、ビッグデータと人工知能技術を引用して適用すれば、大量のデータ情報を入力でき、衛星雲の動きの関係などあらゆる情報をデジタル化できると考えている。を統計的に人工知能に入力することで、より正確な情報が生成されます。

現在、気象学の分野における人間の研究にはまだ限界があり、より多くの新しい認識は科学研究の探求と画期的な制約に依存しています。馬卓国氏は、人工知能関連テクノロジーは間違いなく科学研究に利益をもたらし、新しい科学的成果の達成に役立つと信じています。気象学と気候予測の分野では、人工知能と従来の主流の予測手法が相互に推進し合っています。

デジタル インテリジェンスの見通し

「AI天気」はビジネスの新たなブルーオーシャンになる可能性がある

# 中国経済時報記者 林 春霞

技術革命と産業変革の新たなラウンドの中核となる原動力として、人工知能 (AI) は国家戦略および新たな成長エンジンであるだけでなく、業界競争の中核的な競争力でもあります。近年、人工知能により天気予報の精度が向上する一方、気象データの活用も多様化しています。

国際気象機関 (WMO) は最近、世界の年間平均気温が今後 5 年間で産業革命以前の水準と比べて一時的に摂​​氏 1.5 度上昇する可能性が 66% あることを示すデータを発表しました。これは、これまでの人工知能の予測とは時間的に異なりますが、気候温暖化の方向性は一貫しています。市場では一時期、「AI天気」に新たな注目が集まり始めた。

気象サービスは人工知能を積極的に採用しています

近年、我が国の気象部門と関連企業は人工知能を積極的に採用し、人工知能の気象応用分野と手法を継続的に研究しています。

たとえば、深セン気象局はファーウェイクラウドとの緊密な協力を実施しており、両者は協力して「気象クラウドAI 5G」の全分野の緊密な協力モデルを構築し、世界の画期的なイノベーションを推進しています。大都市の正確な天気予報とスマートシティの気象サービス。

長年にわたり気象サービスに深く関わってきた門司ウェザーは、AI技術を活用して気象分野のブルーオーシャン市場の拡大にも日々取り組んでいます。門司ウェザーは2016年からBサイドの開拓を開始し、都市建設、交通サービス、農業気象、防災など多くの分野で商業価値を発揮し、数千億の「気象」ブルーオーシャンを徐々に開拓してきた。市場。

運輸業界を例に挙げると、複雑な気象条件下では、高速道路での交通事故の発生確率が非常に高くなります。門司が開始した道路交通商品ポートフォリオサービスでは、キロメートルグリッドの予報や警報、分単位の予測、警報などの洗練されたデータ製品を使用しています。プロミネントレーダー、リアルタイムの雲画像、台風進路予測などを交通視覚図分析と組み合わせて、危険な道路区間の早期警告を送信し、交通事故の発生率を大幅に削減します。

「AI 気候サービス」のブルー オーシャンが台頭しており、その見通しは有望です。 「中国気象産業発展報告」によると、中国の気象サービス産業の規模は2025年に3,000億元に達し、その後の大きな成長の可能性がある。もちろん、その発展可能性は正確な予測に基づいています。

中国気象科学院の研究員霍志国氏は、中国経済時報の記者とのインタビューで、デジタル技術や人工知能などのハイテク手段の助けにより、天気予報はより正確になり、昔よりも洗練されています。

精度の高い天気予報は、経済および社会の発展に大きな役割を果たします。たとえば、農業の播種時には、天気予報に基づいて的を絞った対策を講じることができ、雨が降った場合には灌漑を減らすことができます。雨が長期間降らない場合は、灌漑などの何らかの救済策を講じることができます。別の例として、台風予報などの災害予測により、漁師が時間内に港に戻って避難できるようになり、損失を大幅に減らすことができます。

「天気」サービスの最先端テクノロジーの位置を探る

2022年に「気象学の質の高い発展に向けた大綱（2022年～2035年）」に「人工知能、ビッグデータ、量子コンピューティング、気象学の深い統合と応用を強化する」と明記されました。 AI 時代において、スマート天気は中国の新しいデジタル経済インフラの基盤の 1 つになりました。

中国社会科学院情報研究センター所長の江啓平氏は、中国経済時報の記者とのインタビューで、産業用インターネットを含む将来のサービスにおいて人工知能がますます重要な役割を果たすようになるだろうと述べた。気象アプリケーションを含むさまざまな産業でのアプリケーションが含まれます。気象アプリケーションは大規模で複雑なシステムであり、複雑なシステムの効率を向上させることはまさに人工知能の得意分野です。

人工知能は将来どのように気象学と深く統合され、応用され、気象学の分野に新たな変化と新たな探求をもたらすのでしょうか?

5月18日、中国気象庁が開催した人工知能気象応用開発セミナーでは、大学、科学研究機関、企業などの専門家や学者が「人工知能」をテーマに徹底した議論を行った。気象学に力を与える」人工知能気象学アプリケーションのための新しいアイデアと対策について議論します。

北京工業大学党委員会書記で中国工程院院士の張軍氏は会議で、人工知能と気象学の研究は方法論的に類似しており、人工知能が科学技術の進歩を助ける大きな余地があると述べた。 -質の高い気象学の開発。人工知能技術と気象学の徹底的な統合を通じて、グローバルなインテリジェントなクロスドメイン、マルチスケール、正確な気象システムが確立され、人工知能はセンシング、伝送、コンピューティング、サービスなどの分野で役割を果たすことができます。

中国科学院コンピューティング技術研究所の副所長兼研究員であるChen Yunji氏は、インテリジェントベースの気象科学研究の焦点は、季節予報と長距離空間接続モデリングの予測能力を向上させることであると考えています。これにより、気象システムの正確な予測と制御が可能になります。

ファーウェイ・クラウド・コンピューティング社の上級研究員である謝玲西氏は、人工知能の天気予報分野への参入により、多くの新しいアイデアや道がもたらされたと指摘した。たとえば、天気予報の速度が大幅に向上し、予報の適時性が向上します。データからのマイニング パターンと数式は相互に補完します。新しい手法の急速な開発は、当初の予測技術の独占を打破するのに役立ちます。

数理知講堂

人類が気候変動に対処するのを助ける人工知能の焦点と方向性

#■周宏春

気候変動は全人類が直面する共通の課題です。人類は地球という「船」の乗客であり、運命を共有する共同体であり、協力して気候変動の課題に対処しなければなりません。

「人工知能は、地球の気温が 2033 年から 2035 年の間に摂氏 1.5 度以上に上昇すると予測する」という意見は未だに尾を引いており、世界気象機関 (WMO) は「今後 5 年間の世界の年間平均気温は、産業革命以前の水準と比べて1.5％「摂氏温度は66％。2023年から2027年までの少なくとも1年間が観測史上最も暑い年になる確率は98％にもなる」という警告は耳をつんざくようなものだ。

現在、人類が気候変動問題に対処できるよう人工知能を活用することは、私たちに大きなチャンスをもたらしています。それは、炭素排出削減行動計画の実施、気候変動への適応、国民の理解に反映される可能性があります。

ビッグデータモデルの反復的な進歩により、人工知能は次世代の汎用テクノロジーであるとの考えがますます高まっており、技術革命と産業革命における画期的なテクノロジーとなっています。人工知能は、データ分析、モデリング、予測を通じて、生産プロセスの最適化、サプライチェーンの効率と生産性の向上を通じて、ますます大きな影響を与えています。

気候変動への対応として、人工知能には幅広い応用分野があり、ますます重要な役割を果たすことになります。

人工知能は天気予報の精度を向上させることができます。関連する調査によると、人工知能の専門家の 87% が、人工知能が気候変動と戦うための効果的なツールになることを認めています。具体的には、人工知能は次の側面で重要な役割を果たすことができます: 1 つ目は、洪水、干ばつ、火災、その他のリスクが発生する可能性が高い地域を予測すること、2 つ目は、悲惨な気候 (気象現象) を予測し、人件費を削減するために早期警告を発することです。 3 番目は、行政管轄内のさまざまな用途に水資源を土地に適切に割り当てること、4 番目は、より効果の高いダムや防火プロジェクトなどのインフラ プロジェクトへの投資を選択することです。

ボストン コンサルティング グループが発表した「人工知能が気候変動と戦うための強力なツールになる方法」レポートは、人工知能の使用により組織が温室効果ガス排出量を 5% ～ 10% 削減できることを示しています。 、二酸化炭素換算で26億～53億トンの温室効果ガス排出量を削減することになる。

関連研究によると、人工知能は、エネルギー効率の向上、重要な分野での排出削減、国民参加、データセンターの省エネルギー、気候変動適応計画の策定と実施など、人類の気候変動への対処に役立つことが示されています。

エネルギー効率の向上に。

今後 3 ～ 5 年で、人工知能は関連分野のエネルギー効率を 15% 向上させるでしょう。機械学習は、自動メンテナンスから漏れ監視、プロセスの最適化、施設管理、さらには発電と配電の効率に至るまで、多くの側面をサポートできます。一部の人工知能ツールは風向きを 36 時間前に予測できるため、風力発電所の運用を最適化し、風力抑制を軽減できます。人工知能は、再生可能エネルギーの開発と利用を選択して最適化し、さまざまな種類の再生可能エネルギー発電ノード、基地、その他のリンクをリンクして、需要と供給を調整してバランスを取ることができます。

工業製造、輸送、建設、消費財、公共事業、その他の分野はすべて人工知能を使用して炭素削減効果を達成できます。

具体的なアプローチは、まず二酸化炭素排出量のモニタリングを実施することです。人工知能データ分析を使用して、自社の事業、サプライヤー、ユーザー、その他のバリューチェーンリンクの二酸化炭素排出量を追跡し、欠落しているデータを補完して監視の精度を向上させます。 AI は、バリュー チェーンのあらゆる側面に対する詳細な分析と洞察を通じて、生産、輸送、その他の側面における企業の効率を向上させ、炭素排出量を削減し、コストを削減できます。人工知能は交通ルートや信号を最適化し、運転時の排出量を継続的に削減し、気候変動の緩和に貢献します。

農業と炭素吸収源に関しては、森林炭素吸収源などの自主的な排出削減プロジェクトは、カーボンピークとカーボンニュートラルのロードマップの構築図に不可欠な要素です。 AI の研究とコンピューティングは、気温、土壌、鳥の移動、植栽、灌漑、農薬と肥料の使用、収穫サイクルなどの条件を分析およびモデル化することで、作物の収量、効率、持続可能性を大幅に向上させることもできます。

二酸化炭素排出量と気候変動の擁護。気候変動は地球規模の生態環境、社会経済システムに明らかな影響を与えており、「カーボンピークとカーボンニュートラルの達成は、広範で深刻な経済社会システムの変化である。」気候変動に対応するために、人工知能は、個人や企業の二酸化炭素排出量を追跡するプラットフォームの構築や、食料、衣料品、住居、交通機関などの人々の日常生活における二酸化炭素排出量を削減するための的を絞った対策を設計するのに役立ちます。より持続可能な開発 低エネルギー消費と炭素排出削減は、人々の生活水準と幸福の向上をサポートします。

人工知能は気候変動適応計画の策定に役立ちます。たとえば、気候変動の影響に対して最も脆弱な国は、人工知能を体系的に使用して適応策を開始しており、一部の国では、人工知能を使用して作物分布の正確なマッピングを開始し、作物の収穫に対する気候変動の影響を予測しています。

機械学習などのコンピューティング集約型テクノロジーの開発によってもたらされる二酸化炭素排出量は無視できません。したがって、可能な限り再生可能エネルギーを使用することに加えて、普遍的な適用性を備えた一般的なニューラル ネットワーク、人工知能、または機械学習モデルを設計し、炭素排出量を削減するために炭素効率を測定するためのベスト プラクティスとツールを使用する必要があります。小規模から始め、最低コストのコンセプトを使用して AI ソリューションを設計し、ソリューションをタイムリーに反復、統合、改善します。能力構築を強化し、実現する技術プラットフォームを開発し、炭素排出削減における人工知能の利点を最大化するための新しいガバナンス モデルを実装します。

(著者は国務院発展研究センターの研究員)

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監督プロデューサー丨王輝王成熙

プロデューサー丨リー・ピグアン・ワン・ユー・リウ・ウェイミン

編集長丨毛景輝 編集者丨グ・ユン

【中国経済時報 - 中国経済ニュース ネットワーク http://www.cet.com.cn】

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